طوّر باحثون من المعهد الوطني الأميركي للسرطان (NCI)، ومركز «ميموريال سلون كيترينغ للسرطان»، أداة للذكاء الاصطناعي تستخدم البيانات السريرية الروتينية، مثل المستمدة من اختبار دم بسيط، للتنبؤ بما إذا كان شخص ما مصاباً بالسرطان أم لا. وما إذا كان سيستجيب لأدوية مثبطات نقاط التفتيش المناعية، وهو نوع من أدوية العلاج المناعي التي تساعد الخلايا المناعية على قتل الخلايا السرطانية.
ووفق نتائج الدراسة المنشورة، الاثنين، في دورية «نيتشر كانسر» فقد يساعد نموذج التعلم الآلي الجديد الأطباء على تحديد ما إذا كانت أدوية العلاج المناعي فعّالة في علاج السرطان.
وكانت إدارة الغذاء والدواء الأميركية قد وافقت أخيراً على اثنين من المؤشرات الحيوية التنبؤية لاستخدامهما في تحديد المرضى الذين قد يكونون مرشحين للعلاج بأدوية العلاج المناعي، إلا أنّ هذه المؤشرات ثبت أنها لا تتنبأ دائماً بالاستجابة لتلك العلاجات المناعية بدقة. وفي حين، أظهرت نماذج التعلم الآلي الحديثة قدرتها على إمكانية التنبؤ بتلك الاستجابة، بقي أن الحصول على هذا النوع من البيانات المراد جمعه للوصول إلى تلك النتائج مكلف، ولا يُجمع بشكل روتيني، ولكن الدراسة الجديدة تُوضح بالتفصيل نوعاً مختلفاً من نموذج التّعلم الآلي الذي يقدم تنبؤات بناءً على 5 سمات سريرية تُجمع بشكل روتيني من المرضى هي: عمر المريض، ونوع السرطان، وتاريخ العلاج، ومستوى الألبومين في الدم (أو الزلال وهو أحد البروتينات الموجودة بالدم)، ونسبة معدلات الدم إلى الخلايا الليمفاوية (أحد أنواع خلايا الدم البيضاء)، وعلامات الالتهاب.
ويأخذ هذا النموذج أيضاً في الاعتبار العبء الطفري للورم، وهي خاصية وراثية للأنسجة الورمية يمكن استخدامها في أبحاث السرطان وعلاجه.
وقد بُني النموذج الجديد، وقُيّم باستخدام بيانات مستقلة كثيرة شملت 2881 مريضاً حصلوا على العلاج المناعي لمقاومة 18 نوعاً من الأورام الصلبة الأكثر شيوعاً كسرطان الثدي، والبروستاتا، والرئة، والقولون، والمستقيم.
ووفق نتائج الدراسة، فقد تنبأ النموذج الجديد بدقة في احتمالية استجابة المريض لمثبط نقطة التفتيش المناعية والمدة التي سيعيشها.
وهو ما علّق عليه باحثو الدراسة في بيان صحافي قائلين: «استطاع هذا النموذج تحديد المرضى الذين يعانون من انخفاض العبء الطفري للورم والذين لا يزال من الممكن علاجهم بفعالية بالعلاج المناعي»، مشيرين إلى أن هناك حاجة لدراسات مستقبلية أكبر لمواصلة تقييم نموذج الذكاء الاصطناعي هذا في البيئات السريرية.
وأتاح الباحثون نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بهم للجمهور على الإنترنت، بحيث تقدر هذه الأداة احتمال استجابة المريض للعلاج المناعي بناءً على بيانات عن المتغيرات الستة الموضحة أعلاه.
